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सेंसर अक्सर गैर-रैखिक व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जिसका अर्थ है कि उनका उत्पादन मापा मात्रा के साथ समान रूप से बदल नहीं जाता है। इन गैर-रेखीयता को समझना सटीक डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए आवश्यक है। अंशांकन तकनीकों का उपयोग इन विचलनों की पहचान और सही करने के लिए किया जाता है, सेंसर प्रदर्शन में सुधार।
सेंसर के प्रकार गैर-रैखिकता
गैर-रैखिकता को कई प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
- offset त्रुटियों: विचलन शून्य इनपुट पर।
- Gan त्रुटियों: उत्पादन प्रतिक्रिया की गलत ढलान.
- Hysteresis:उत्पादन इनपुट परिवर्तन की दिशा पर निर्भर करता है।
- Drift: समय के साथ क्रमिक परिवर्तन।
अंशांकन तकनीक
अंशांकन में ज्ञात संदर्भ मानकों के साथ सेंसर आउटपुट की तुलना शामिल है। तकनीकों में रैखिक अंशांकन, बहुपद अंशांकन और पीसवार अंशांकन शामिल हैं। ये विधियां सेंसर की प्रतिक्रिया को सटीक रूप से माप सीमा के पार मॉडल करने में मदद करती हैं।
सुधार विधि
एक बार गैर-रैखिकता की विशेषता होने के बाद, सुधार एल्गोरिदम लागू किया जा सकता है। आम तरीकों में शामिल हैं:
- ]Lookup टेबल: विशिष्ट इनपुट रेंज के लिए सुधार मान भंडारण।
- ]Mathematical मॉडल: बहुपद या घातीय कार्यों को लागू करने।
- ]Real-time Filtering: त्रुटियों को कम करने के लिए डेटा को चिकना करना।